Преимущества партиционирования данных в Apache Spark:

• Улучшение производительности чтения. 1 Партиционирование позволяет выполнять «предварительный фильтр» данных на уровне файловой системы, что снижает объём данных, загружаемых при выполнении запросов. 1
• Оптимизация ресурсов. 1 Партиционирование помогает управлять ресурсами, распределяя данные по файлам и директориям, что оптимизирует хранение и доступ к данным. 1
• Масштабируемость. 1 Партиционирование улучшает масштабируемость приложений, поскольку обработка и хранение данных становятся более эффективными. 1
• Параллельность. 45 Разбиение данных на партиции позволяет планировать параллельное выполнение задач на разных узлах, что позволяет полностью использовать ресурсы кластера. 5

Некоторые недостатки партиционирования данных в Apache Spark:

• Большое количество партиций. 13 Слишком большое их количество может привести к увеличению числа мелких файлов, что затруднит управление файловой системой и может снизить производительность. 1
• Неравномерность данных. 3 Партиции могут быть разного размера, например, количество записей с населением Китая и Ватикана разное. 3